Fugu-MT 論文翻訳(概要): Event-Driven Source Traffic Prediction in Machine-Type Communications Using LSTM Networks

論文の概要: Event-Driven Source Traffic Prediction in Machine-Type Communications Using LSTM Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04365v1
Date: Tue, 12 Jan 2021 09:31:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-04 01:31:06.337906
Title: Event-Driven Source Traffic Prediction in Machine-Type Communications Using LSTM Networks
Title（参考訳）: LSTMネットワークを用いた機械型通信におけるイベント駆動ソーストラヒック予測
Authors: Thulitha Senevirathna, Bathiya Thennakoon, Tharindu Sankalpa, Chatura Seneviratne, Samad Ali and Nandana Rajatheva
Abstract要約: イベント駆動ソーストラフィック予測のためのLong Short-Term Memory (LSTM)ベースのディープラーニングアプローチを提案する。我々のモデルは、既存のベースラインソリューションよりも、リソースの節約と精度を約9%で上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.995091801910689
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Source traffic prediction is one of the main challenges of enabling predictive resource allocation in machine type communications (MTC). In this paper, a Long Short-Term Memory (LSTM) based deep learning approach is proposed for event-driven source traffic prediction. The source traffic prediction problem can be formulated as a sequence generation task where the main focus is predicting the transmission states of machine-type devices (MTDs) based on their past transmission data. This is done by restructuring the transmission data in a way that the LSTM network can identify the causal relationship between the devices. Knowledge of such a causal relationship can enable event-driven traffic prediction. The performance of the proposed approach is studied using data regarding events from MTDs with different ranges of entropy. Our model outperforms existing baseline solutions in saving resources and accuracy with a margin of around 9%. Reduction in Random Access (RA) requests by our model is also analyzed to demonstrate the low amount of signaling required as a result of our proposed LSTM based source traffic prediction approach.
Abstract（参考訳）: ソーストラフィック予測は、機械型通信(MTC)における予測リソース割り当てを可能にする主な課題の1つである。本稿では,イベント駆動ソーストラフィック予測のための長期短期記憶(lstm)ベースのディープラーニング手法を提案する。ソーストラフィック予測問題は、過去の送信データに基づいて、機械型装置(MTD)の送信状態を主焦点とするシーケンス生成タスクとして定式化することができる。これは、LSTMネットワークがデバイス間の因果関係を識別できるように、送信データを再構成することで実現される。このような因果関係の知識は、イベント駆動のトラフィック予測を可能にする。提案手法の性能は、異なるエントロピー範囲のmddによる事象に関するデータを用いて検討した。我々のモデルは、既存のベースラインソリューションよりも、リソースの節約と精度を約9%で上回ります。また,我々のモデルによるランダムアクセス (RA) 要求の低減について解析し,LSTMに基づくソーストラフィック予測手法の結果として必要な信号量が少ないことを示す。

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